「私の推奨は、流行の技術を追うのではなく、基礎（数学、物理学など）の科目を最大限履修することです… [私たちは] 長く役立つ知識、つまり数学やモデリング、そして現実世界と結びつく数学の基礎を学ぶべきです。」
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「使わない」という選択の知恵
真の専門性とは、モデルの構築や実装方法を知るだけでなく、いつそれを「使うべきではないか」を知ることです。本学科では、記号推論など現在のAIが抱える根本的な限界を見抜くための批判的思考力と数学的論理力を養います。ニューラルネットワーク、統計モデリング、あるいは記号計算など、目的に応じた最適なツールを見極める判断力を授けます。